Comme on dit, la connaissance est le pouvoir, et l'utilisation des informations des avis des clients peut aider à remodeler votre entreprise ou votre idée. L'objectif de l'analyse des sentiments est de permettre aux propriétaires d'entreprise d'évaluer le contexte émotionnel de leur avis. Vous pouvez utiliser l'outil d'analyse des sentiments pour automatiser votre travail, ce qui facilite l'analyse de tout. Vous pouvez également utiliser Python comme outil d'analyse des sentiments. Dans cet article, vous trouverez des exemples d'analyse des sentiments et des projets que vous pouvez utiliser pour mieux comprendre de quoi il s'agit.
Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?
L'analyse des sentiments est également connue sous le nom de sondage d'opinion. C'est une méthode qui intègre la linguistique informatique, la biométrie, le traitement du langage naturel et l'analyse de texte pour identifier, extraire, mesurer et évaluer systématiquement les états affectifs et les données subjectives.
L'analyse des sentiments est une méthode couramment utilisée par les organisations pour identifier et regrouper les idées concernant un certain bien, service ou concept. Le concept d'analyse des sentiments consiste à extraire du texte et des informations subjectives à l'aide de l'exploration de données, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA).
Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?
L'analyse des sentiments aide les entreprises à extraire des informations à partir d'un langage non structuré et non organisé trouvé dans des sources en ligne telles que des e-mails, des articles de blog, des tickets d'assistance, des discussions en ligne, des canaux de médias sociaux, des forums et des commentaires. Les algorithmes de sentiment utilisent des techniques basées sur des règles, automatiques ou hybrides pour remplacer le traitement manuel des données.
Il existe deux techniques utilisées par l'analyse des sentiments
- Les systèmes automatiques utilisent l'apprentissage automatique pour collecter des informations et des données.
- Les systèmes basés sur des règles exécutent une analyse des sentiments à l'aide de règles prédéterminées basées sur un lexique.
La combinaison des deux méthodes aboutit à une analyse hybride des sentiments. L'exploration d'opinion peut extraire le sujet, le détenteur de l'opinion et la polarité (ou le degré de positivité et de négatif) du texte en plus d'identifier le sentiment. De plus, d'autres étendues, y compris les niveaux de document, de paragraphe, de phrase et de sous-phrase, peuvent être utilisées pour l'analyse des sentiments.
De nombreuses marques populaires utilisent l'analyse des sentiments pour améliorer leur produit. L'utilisation de ces outils permet aux entreprises d'évaluer plus fréquemment les commentaires des clients et de réagir de manière proactive aux changements d'opinion du marché.
Application de l'analyse des sentiments
Les organisations peuvent utiliser des technologies d'analyse des sentiments à plusieurs fins, telles que :
- Identifier la démographie ou le marché cible.
- Obtenir les commentaires des clients via des sites Web, des formulaires en ligne ou des médias sociaux.
- Réalisation d'analyses de marché.
- Demandes de service client en catégories.
- Déterminer la popularité, la réputation et la notoriété de la marque à une période donnée ou au fil du temps.
- Surveiller la réponse des consommateurs aux nouvelles améliorations ou produits.
- Déterminer l'efficacité d'un effort de marketing.
Exemple d'analyse des sentiments
L'analyse des sentiments peut être utilisée dans différentes parties du marquage. Les exemples comprennent
- Suivi de la marque
- Analyse du support client
- Analyse des retours clients
- Étude de marché
Voici quelques exemples pour vous aider à comprendre l'objectif et les difficultés de l'analyse des sentiments :
Par exemple, un tweet sur un nouveau film sorti récemment par Netflix comprend des commentaires comme
- C'est le meilleur film créé par Netflix
- C'était pas trop mal
- Je m'attendais à mieux de Netflix
Si vous remarquez qu'il y a des déclarations concernant les nouvelles sorties de films, mais qu'elles ne signifient pas toutes la même chose. L'analyse des sentiments aide à définir le contenu et la signification de chaque texte ou énoncé. Après avoir passé par l'analyse des sentiments, il identifie lequel est positif ou négatif.
- C'est le meilleur film que Netflix a créé-positif
- Ce n'était pas trop mal - entre les deux / neutre
- Je m'attendais à mieux de Netflix négatif.
Savoir ce que les gens pensent de votre produit ou service vous aidera à améliorer votre marque en la rendant meilleure.
Outil d'analyse des sentiments
Pour faciliter l'analyse, il existe un outil d'analyse des sentiments que vous pouvez utiliser pour recueillir les bonnes informations. L'outil d'analyse des sentiments examinera les sentiments et le contexte de chaque message. Les données d'analyse des sentiments sont une mine d'informations pour :
- Pour vos équipes de service client
- Les équipes de développement de produits
- Les équipes marketing
Pour commencer même l'analyse des sentiments à l'époque, vous deviez examiner des centaines de commentaires, de blogs et de résultats d'enquêtes. Cependant, vous pouvez désormais automatiser le processus et fournir à votre équipe les informations dont elle a besoin pour réussir en utilisant l'un des nombreux outils d'analyse des sentiments disponibles. Votre projet de surveillance des médias doit inclure l'analyse des sentiments comme élément central.
Les entreprises utilisent un outil d'analyse des sentiments à diverses fins, notamment :
- Analyse de texte
- Examen et analyse des commentaires
- Suivi des médias
- Observation sociale
- Suivi complet de la marque
Le coût des outils d'extraction d'opinion est généralement élevé. Heureusement, nous avons pu dresser une liste complète des entreprises d'analyse des sentiments. Des logiciels commerciaux gratuits et plus sophistiqués sont disponibles pour l'analyse des sentiments.
#1. SentiForce
Sentistrength est un outil d'analyse des sentiments qui peut analyser automatiquement jusqu'à 16,000 XNUMX textes Web sociaux chaque seconde avec une précision de niveau humain pour l'anglais.
Contrairement aux autres programmes de la liste, il s'agit d'un logiciel téléchargé qui fonctionne avec Crossover sur les appareils Mac, Linux et Android en plus de Windows. Une démonstration en ligne de l'outil est également disponible. Il offre une précision de niveau humain pour la grande majorité des textes Web en anglais.
#2. Chercheur social
Semblable à Social Mention sur les stéroïdes, Social Searcher ressemble à ceci. Social Searcher offre plusieurs fonctionnalités, notamment Social Buzz, Google Social Search, Media Monitoring, etc.
Bien que vous puissiez l'utiliser sans vous inscrire, il y a des avantages évidents à le faire. Vous avez la possibilité de rester sur le plan gratuit ou de choisir l'un des trois autres, dont le prix varie de 3,49 à 19,49 euros par mois.
#3. Mention Sociale
Social Mention est un moteur de recherche de médias sociaux gratuit qui rassemble du contenu généré par les utilisateurs à partir de diverses plateformes de médias sociaux. L'outil recueille des informations à partir de sites Web tels que Reddit, Flickr ou Google News. Il fournit également une analyse des sentiments pour Twitter.
La plate-forme suit les données de son site Web et surveille plus de 100 sites de médias sociaux. Bien qu'il soit agréable que vous puissiez commencer à surveiller un sujet ou une marque sans créer de compte, vous ne pourrez pas vous souvenir de vos résultats pour plus tard.
Même ainsi, pour ceux qui débutent avec la surveillance des médias sociaux, il offre des informations utiles étant donné qu'il s'agit d'un outil gratuit d'analyse des sentiments.
#4. BPO de haute technologie
Hitech est un outil sophistiqué d'analyse des sentiments qui offre des services tels que le traitement des données, l'intelligence du marché, l'analyse et l'analyse des sentiments. Ils sont très fiers de déchiffrer le sens des avis sur les produits et services présentés sous forme de texte, d'audio, d'emoji, de photos et d'autres supports visuels.
Ils classent l'analyse des sentiments en quatre groupes :
- Opinion mining se concentre sur la détermination de la polarité d'une opinion.
- Texte minier
- Écoute sociale
- Analyse des sentiments
#5. Marque24
L'analyse des sentiments n'est qu'un des outils disponibles dans Brand24, qui est fondamentalement un outil de surveillance des médias que vous pouvez utiliser à votre avantage. La surveillance du Web et des médias sociaux est disponible auprès de Brand24. L'application couvre tous les blogs, forums, sites Web d'actualités, podcasts et newsletters importants, en plus des principaux réseaux de médias sociaux.
Toutes les mentions et publications sur les réseaux sociaux recueillies sont soumises à un algorithme d'analyse des sentiments. Brand24 propose des analyses sophistiquées de surveillance des médias et collecte des mentions en temps réel sur des sites d'actualités, des podcasts, des blogs, des forums et des plateformes de médias sociaux comme Facebook, Twitter, Instagram, YouTube et Twitch. C'est l'un des meilleurs outils d'analyse des sentiments disponibles pour cette raison.
Vous pouvez suivre votre marque en ligne et déterminer le sentiment de la marque à l'aide de l'analyse des sentiments.
Il peut être utilisé dans n'importe quel onglet du tableau de bord de l'outil. L'analyse des données textuelles en temps réel est effectuée par Brand24 à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel.
Projet d'analyse des sentiments
Vous pouvez créer votre propre stratégie unique pour évaluer le projet d'analyse des sentiments. L'un des projets d'analyse des sentiments que vous pouvez réaliser :
Avis sur les produits Amazon
La première idée de projet d'analyse des sentiments adaptée aux débutants consiste à évaluer les avis sur les produits Amazon. Amazon est l'un des plus grands magasins de commerce électronique et propose également une large sélection de produits. Lorsque les entreprises veulent comprendre l'opinion publique, l'analyse des sentiments les aide à reconnaître ce que les clients aiment dans leurs produits. Cela aide également à comprendre les principaux problèmes de leurs produits.
Il existe plusieurs façons d'accéder au texte pour l'analyse des sentiments :
- Vous pouvez utiliser le scraping pour rechercher des opinions et des sentiments sur votre entreprise, vos biens ou vos services sur Twitter, Facebook et Instagram. Les blogs et les articles de revue fréquemment écrits peuvent également être utiles.
- Toute correspondance avec vos clients via des e-mails, des SMS ou des formulaires de réclamations ou de commentaires peut être utile pour recueillir des informations sur vos produits et ajuster les efforts de marketing.
- Pour en savoir plus sur ce que les gens pensent de votre entreprise, vous pouvez gratter des sources comme les journaux et les forums de discussion sur Internet.
- Ces méthodes peuvent vous aider à évaluer votre position sur le marché et les données démographiques de vos clients, telles que l'âge et le sexe, afin que vous puissiez identifier votre marché cible et les personnes sur lesquelles vous devriez concentrer vos efforts de marketing.
- Extraire des informations des profils des influenceurs pour voir ce qu'eux et leurs abonnés ont à dire sur vos produits est une autre approche pour observer la réaction des acheteurs. Selon une étude, 81 % des consommateurs interrogés ont acheté un produit après avoir cliqué sur le lien d'un influenceur.
Analyse des sentiments Python
L'analyse des sentiments Python est un moyen d'examiner le texte pour trouver le sentiment qui y est dissimulé. La combinaison de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel lui permet d'atteindre cet objectif (TAL). Avec l'analyse des sentiments, vous pouvez regarder les émotions décrites dans un texte. L'analyse des sentiments Python utilise Python comme code à analyser.
Si ce n'est pas le cas, vous connaissez probablement déjà Python, qui est un langage de programmation puissant avec une syntaxe facile à comprendre. Sans oublier qu'il s'agit d'une option très appréciée dans le domaine de la science des données, ce qui la rend idéale pour notre didacticiel.
Pourquoi l'analyse des sentiments est importante pour votre entreprise
Pour que les entreprises puissent prendre de meilleures décisions, résoudre les problèmes du marché et surveiller le comportement des clients en temps réel afin de mieux comprendre leur engagement émotionnel envers une marque ou un produit, l'analyse des sentiments est essentielle. En outre, il est assez efficace pour mettre à l'échelle de gros volumes de données, comme lors de l'examen du sentiment de milliers de tweets pour voir comment les gens réagissent au lancement d'un nouveau produit.
Cela permet une réponse plus rapide aux problèmes urgents et la détection des problèmes qui auraient échappé à l'attention pendant la phase de test. En conséquence, les spécialistes du marketing sont mieux à même de comprendre leur marché cible et de proposer des approches inventives pour les atteindre efficacement. Étant donné que les utilisateurs existants sont plus satisfaits du service, la fidélité à la marque augmente et les taux de désabonnement des clients diminuent considérablement en conséquence. En attirant de nouveaux clients, l'amélioration de l'expérience client peut même élargir la base de consommateurs de l'entreprise.
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L'analyse des sentiments est-elle de l'IA ou du ML ?
Il utilise des outils d'apprentissage automatique (ML), de traitement du langage naturel (NLP), d'exploration de données et d'intelligence artificielle (IA) pour extraire, extraire et catégoriser les opinions des consommateurs sur une entreprise, un produit, une personne, un service, un événement ou un concept.
Quel est le but de l'analyse des sentiments ?
L'objectif de l'analyse des sentiments est d'extraire avec précision les pensées des gens à partir de nombreux textes de révision non structurés et de les classer en classes de sentiments, telles que les sentiments positifs, négatifs ou neutres. Tant "très favorable" que "extrêmement négatif" sont parfois pris en considération.
Quel est le meilleur outil d'analyse des sentiments ?
MonkeyLearn est l'un des meilleurs outils d'analyse des sentiments. Il offre une variété d'outils d'analyse de texte très précis, dont un prêt à l'emploi qui analyse les sentiments.
MonkeyLearn est un outil facile à intégrer. Vous pouvez intégrer des outils d'analyse des sentiments dans votre pile à l'aide de l'API MonkeyLearn si vous savez coder.
Vous pouvez également lui apprendre à reconnaître le jargon spécifique à l'industrie et à définir chaque degré de sentiment à propos de votre entreprise en utilisant vos données et critères commerciaux pendant le processus de formation.
MonkeyLearn fonctionne de trois manières et c'est-à-dire :
- Importation de données
- Formation au modèle d'analyse des sentiments
- Automatisation de processus
Quelles sont les quatre étapes principales de l'analyse des sentiments ?
# 1. Collecte des Données
La procédure d'analyse des sentiments inclut cela comme l'un des éléments les plus cruciaux. La qualité des données acquises et la façon dont elles ont été annotées ou étiquetées détermineront tout ce qui viendra après.
Il existe deux façons de collecter des données et cela inclut
- Données API
- Manuelle
# 2. Traitement de l'information
Le type d'informations contenues dans les données (texte, image, vidéo ou audio) déterminera la manière dont elles sont traitées.
transcription audio
- Augmentation de la légende
- Augmentation d'image
- Identification du logo
- Extraction de texte
# 3. Analyse des données
Pour terminer ce niveau du processus d'analyse des sentiments, de nombreux petits travaux doivent être effectués.
- Modification du modèle
- Des données multilingues
- Balises uniques
- Classement des sujets
- Évaluation des sentiments
# 4. Visualisation de données
Après l'achèvement de chaque étape du processus d'analyse des sentiments, les informations sont immédiatement transformées en rapports pouvant être utilisés pour l'action sous forme de graphiques et de tableaux. Ensuite, ces rapports peuvent être distribués à travers les équipes. Étant donné que vous pouvez afficher des résultats spécifiques basés sur des aspects via ces rapports visuels, ils sont assez importants.
Qu'est-ce qu'un exemple concret d'analyse des sentiments ?
Vous pouvez utiliser l'analyse des sentiments dans les études de marché
Un tout nouveau fabricant de snacks sains souhaitait avoir une image claire de son potentiel commercial sur le marché qu'il cherchait à percer. Ils souhaitaient savoir non seulement ce que les gens mangeaient généralement comme collation, mais aussi ce qui leur venait à l'esprit lorsqu'ils entendaient la phrase. Il n'y avait pas de liste préétablie de noms de marques de collations qui pouvaient être rayées parce que les questions étaient ouvertes pour s'assurer que l'enquête était aussi objective que possible.
L'API d'analyse des sentiments a été en mesure d'extraire rapidement des données toutes les questions ouvertes avec des centaines de réponses et de fournir des résultats perspicaces.
Il a non seulement fourni une moyenne des marques alimentaires les plus fréquemment référencées, mais il a également identifié les rivaux de la nouvelle entreprise. Connaître ces informations a aidé le nouvel entrant à prendre des décisions particulières concernant le déploiement de son produit et les niches de marché à cibler puisque la connaissance est le pouvoir.
En conclusion,
L'analyse des sentiments est le processus d'identification des sentiments positifs ou négatifs dans le texte. Les entreprises l'utilisent fréquemment pour analyser les données des médias sociaux pour le sentiment, évaluer la réputation de la marque et comprendre la clientèle.
FAQ
Quelles sont les trois approches de l'analyse des sentiments ?
Il existe différentes approches de l'analyse des sentiments
- Naïf Bayes
- Apprentissage en profondeur LSTM
- Modèles VADER pré-formés basés sur des règles.
Quels sont les trois types d'analyse des sentiments ?
L'analyse des sentiments peut être classée comme
- Basé sur la connaissance
- Statistique
- Hybride.
Qu'est-ce que l'algorithme de sentiment
L'algorithme de sentiment est spécialement conçu pour examiner le ton émotionnel des publications sur les réseaux sociaux comme les tweets et les mises à jour de statut.
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